🌈 applied-ml Github Repo - Github Repository로 다양한 자료 모음입니다 - 현재 8.7K(8700)의 Star(일종의 Like)를 받은 자료입니다 🎁 이 자료

🌈 applied-ml Github Repo - Github Repository로 다양한 자료 모음입니다 - 현재 8.7K(8700)의 Star(일종의 Like)를 받은 자료입니다 🎁 이 자료를 추천하는 이유 - 프러덕션 환경에서 데이터 사이언스 / 머신러닝에 대해 필요한 자료를 모아둔 문서입니다 - 보통 MLOps면 머신러닝 엔지니어링 위주로 나와있는데, 이 자료는 데이터 사이언스 관점도 있어서 매우 유용합니다!!!! - 총 30개의 컨텐츠가 있습니다. 머신러닝 공부하시는 분, 데이터사이언스 공부하시는 분 모두 참고하시면 좋을 자료들입니다 - 이 문서에 있는 내용을 토대로 스터디를 꾸려보셔도 좋을 것 같습니다!! - 저는 이 레포를 Star 3000개 쯤에 봤는데, 최근에 보니 문서가 더 업데이트되어서 다시 읽어볼 예정입니다 👍 읽으면 좋은 분 - 데이터 사이언스/머신러닝에 대해 공부하고 계신 분들 - 프러덕션 환경에서 어떤 점을 고려해야 하는지 궁금하신 분 📋 Contents 종류 - Data Quality - Data Engineering - Data Discovery - Feature Stores - Classification - Regression - Forecasting - Recommendation - Search & Ranking - Embeddings - Natural Language Processing - Sequence Modelling - Computer Vision - Reinforcement Learning - Anomaly Detection - Graph - Optimization - Information Extraction - Weak Supervision - Generation - Audio - Validation and A/B Testing - Model Management - Efficiency - Ethics - Infra - Platforms - Practices - Team Structure - Fails